<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>ЭЙ АЙ ШИЗ</title><description>Блог об AI-агентах, LLM, ML Inference и квантизации моделей. Практический опыт, статьи и заметки от Артемия.</description><link>https://ai-shiz.ru/</link><item><title>Харнес агента: Что превращает тупую LLM в автономного работягу 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/agent-harness/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/agent-harness/</guid><description>Разбираю, что такое харнес агента — обвязка вокруг LLM, которая делает из генератора текста рабочую лошадку: цикл, вызов инструментов, контекст, песочница. Как жили без него и минимальный харнес на 20 строк Python. Без воды, с кодом и шизой.</description><pubDate>Wed, 17 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Guardrails LLM Filter: чтобы твои секреты не уехали к LLM-провайдеру 🛡️🔑</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/guardrails-llm-filter/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/guardrails-llm-filter/</guid><description>Разбираю cloud-ru-tech/guardrails-llm-filter — открытый прокси, который маскирует PII и секреты по пути к LLM и возвращает оригиналы в ответе. Запустил демо, погонял карты, СНИЛС и ключи от AWS, прошёлся по всей веб-консоли: правила, песочница, теневой режим, аудит, мониторинг.</description><pubDate>Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>H-Neurons: Как учёные нашли 0.1% нейронов, из-за которых LLM врут 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/h_neurons_article/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/h_neurons_article/</guid><description>Разбираю исследование H-Neurons из Университета Цинхуа — нейроны-галлюцинаторы в LLM, их связь с чрезмерной уступчивостью и почему корень проблемы в претрейне. Без воды, с шизой.</description><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Kimi K2.5: Как KimiClaw прогрел рынок на $10 лярд</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/kimi-k25/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/kimi-k25/</guid><description>Разобрал Kimi K2.5 от Moonshot AI — 1T параметров MoE, рой из 100 агентов с 4.5× ускорением и KimiClaw, который за 20 дней сделал больше выручки чем весь 2025 год. Без воды, с шизой.</description><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>KV-кэш: почему LLM помнит без памяти и жрёт VRAM как не в себя 🧠💾</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/kv-cache/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/kv-cache/</guid><description>KV-кэш простыми словами: зачем он нужен, почему без него генерация была бы в разы медленнее, и почему именно из-за него у тебя OOM на длинном контексте. С интерактивом и калькулятором VRAM.</description><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Инференс-движки для LLM: Как перестать гонять модели через transformers и начать жить 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/llm_inference_engines_complete_guide/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/llm_inference_engines_complete_guide/</guid><description>Разбираю инференс-движки для LLM по полочкам — vLLM, SGLang, LMDeploy, Ollama, llama.cpp. Бенчмарки, установка, настройка. Без воды, с кодом и шизой.</description><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Квантизация LLM: Как запихнуть 70B модель в твою видюху 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/llm-quantization/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/llm-quantization/</guid><description>Разбираю квантизацию LLM по полочкам — от FP32 до INT4, GPTQ, AWQ, GGUF, MoE и практические примеры. Без воды, с кодом и шизой.</description><pubDate>Sun, 01 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>NVIDIA Dynamo: дирижёр для инференса на целый дата-центр 🎻🖥️</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/nvidia-dynamo/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/nvidia-dynamo/</guid><description>Разбираю ai-dynamo/dynamo — открытый оркестратор инференса от NVIDIA. Зачем нужен, как устроен (KV-aware роутинг, disaggregated prefill/decode, KVBM, Planner), как обрабатывается запрос и как запустить. С mermaid-диаграммами и интерактивом.</description><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>OpenClaw: Как WhatsApp-хак одного чувака порвал весь GitHub 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/openclaw_hype_article/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/openclaw_hype_article/</guid><description>Разобрал феномен OpenClaw — как личный WhatsApp-хак стал самым звёздным проектом в истории GitHub за 4 месяца. 250K+ звёзд, конфликт с Anthropic, найм в OpenAI и тёмная сторона хайпа. Без воды, с интерактивными графиками и шизой.</description><pubDate>Wed, 04 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Qwen3.5: Китайцы сделали модель, которая рвёт GPT-5.2 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/qwen35-deep-dive/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/qwen35-deep-dive/</guid><description>Разбираю Qwen3.5 от Alibaba — 397B параметров, 17B активных, MoE, нативное зрение и 201 язык. Как 3B активных параметров побеждают 22B? Разбор с шизой.</description><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>Unlimited-OCR от Baidu: OCR, который читает страницу как картинку 📄👁️</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/unlimited-ocr/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/unlimited-ocr/</guid><description>Разбираю baidu/Unlimited-OCR — 3B vision-language модель для распознавания документов в духе DeepSeek-OCR. Как работает оптическое сжатие, что умеет, режимы gundam/base, и как запустить через transformers и SGLang. С интерактивом.</description><pubDate>Thu, 25 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item><item><title>От Вайба к Воплощению: Как SKILL-агенты и Вайбклаудинг убивают DevOps 🫡</title><link>https://ai-shiz.ru/blog/vibeclouding/</link><guid isPermaLink="true">https://ai-shiz.ru/blog/vibeclouding/</guid><description>Разбираю SKILL-ориентированных агентов, вайб-инструменты и Вайбклаудинг — будущее, где человек приносит проблему, а AI строит инфраструктуру. Без воды, с диаграммами и шизой.</description><pubDate>Mon, 02 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>